RSST를 이용한 분할법은 정확한 영역 경계를 추출과 분할결과의 해상도를 조절 등의 많은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상분할을 위한 세 가지 고속 RSST 알고리듬을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 고속 가지검색을 위해 가중치의 크기에 따라 가지들을 분류한다. 두 번째 방법은 RSST 구성 전에 매우 유사한 가지들을 제거된다. 세 번째 방법에서는 시각적으로 중요하지 않은 소영역의 가지들을 제거된다. 제안된 알고리듬들을 영상분할에 적용한 결과 기존의 RSST와 비교하여 PSNR과 화질의 저하가 거의 없이 RSST 수행시간을 10 $\sim$ 40배 정도 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 연구에서 여러 단계를 거쳐 복잡한 연산을 한 후에 수묵화 표현이 가능했던 것과 달리 기존에 요구되었던 채색과정을 줄임으로써 렌더링의 효율을 높인 실시간 3차원 수묵화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델이 보여지는 방향에 따라 다른 조명 값과 법선 벡터 값을 계산한 후 연산 값에 따라서 여러장의 텍스처를 일정 비율에 맞춰서 모델에 적용함으로써 수묵화의 특징인 농담, 발묵 효과를 한 번에 적용할 수 있게 한다. 그리고 모델의 윤곽선을 표현하는데 사용자의 입력에 따라 붓의 굵기를 조절하게 하여 보다 사실적인 수묵화 느낌을 살렸다. 또한 텍스처 매핑 이후 에도 동양화적인 느낌을 살리기 위해서 두 가지의 종이질감효과를 추가하였다. 이 2 가지의 종이질감 효과는 일종의 안개 필터로서 기존의 안개 필터와 달리 모델이 그려지는 위치에 따라서 각각 가중치가 다른 필터가 적용되게 하였다. 이렇게 필터가 적용된 렌더링의 결과는 일반적으로 채색된 3차원 모델과 느낌이 다른 자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 본 연구는 또한 간단한 구현에 장점을 두고 있기 때문에 간단한 애니메이션이나 일반 3차원 게임 등 여러 분야에서 기존에 적용하기 어려웠던 수묵화 기법을 다양하게 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.
제어 환경의 변화에 강건하게 대처할 수 있는 제어 시스템을 개발하기 위해서, 본 논문에서는 자연계의 면역 시스템과 다층 신경망을 결합한 제어 시스템을 제안한다. 제안한 제어 시스템은 면역 알고리즘을 이용하여 다층 신경망의 가중치를 조절한다. 면역 알고리즘은 초기 방어 단계인 선천성 면역 알고리즘과 적응 단계인 적응 면역 알고리즘으로 구성되어 있다. 과거에 학습한 경험이 있는 환경과 유사한 환경에 대해서 선천성 면역 알고리즘이 동작하고, 학습한 경험이 없는 새로운 제어 환경의 변하에 대해서는 적응 면역 알고리즘이 동작한다. 면역 알고리즘을 이용한 제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 적용하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 시스템의 성능을 평가한다.
운동이 신체적, 정신적 건강에 긍정적인 영향을 미친다는 것은 수많은 연구를 통해 일반적인 상식이 되었다. 그리고 규칙적인 운동은 체지방 감소와 혈중지질을 감소시켜 비만을 조절하며, 궁극적으로 인간의 삶의 질을 향상시킨다고 보고되어 있다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 수영운동치료 관리를 위한 지표들을 도출하였으며, Fuzzy ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 지표들간의 상관관계를 모델링하여 가중치를 측정하였다. 측정된 결과를 가지고, 공간 제약 없이 개인별 맞춤 운동처방을 실시간으로 알려주도록 설계 하였다. 그리고 휴대폰, 스마트폰, 노트북 등 모바일 장치를 통해 실시간으로 질환자별 맞춤 관리가 이루어질 수 있도록 환자관리시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 기존에 연구되었던 Thayer의 인간의 감성 모델을 바탕으로 음악을 듣고 느끼는 감성을 8가지 감성으로 정의한 음악 감성모델로 제시하였다. 감성에 영향을 주는 음악의 요소는 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지로 선택하였다. 8가지 감성으로 이루어진 감성 모델에 따라서 8가지 감성으로 분류된 160곡의 노래를 선곡하여 실제 데이터를 추출하여 분석하였다. 실제 데이터의 분석을 통해 5가지 요소의 가중치로 이루어진 감성 수식을 도출하였고 임의의 음악에 대하여 감성 수식을 통해서 2차원 감성 좌표계에 매핑 하여 감성을 예측할 수 있도록 알고리즘을 설계하였다. 또한 2차원 감성 좌표계에서의 좌표 값을 이동시켜 감성을 제어할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.64-73
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2004
세포 내에서 일어나는 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. 단백질 상호작용 데이터를 활용하여 수행된 연구로는 단백질의 기능을 유추하거나 전체 네트워크 중 다른 지역보다 더 조밀한 상호작용을 추출하여 complex 혹은 pathway를 발견하고 진화 과정을 이해하는 바탕이 되고 있다. 본 연구에서는 신호 전달 경로에 대한 사전 정보 없이 yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 4000여 개의 yeast 단백질 위치 분포 data를 이용하여 신호전달경로를 찾는 방법을 시도했다. 기존 연구에 의해 밝혀진 yeast 내의 단백질 위치 분포 결과를 보면 21개의 category에 대해 각 단백질 상호작용 분포가 다양하게 나타나고, 특정 위치에서 상호작용 빈도수가 현저히 크다는 것을 알 수 있다. 특히 두 단백질이 같은 장소에 있을 경우 상호작용 확률이 높으며, 세포 내 소기관 사이에도 상호작용의 정도가 다양함이 알려져 있다. 따라서 이러한 분포상의 특성을 고려하여 상호작용을 기반으로 하여 세포막 단백질을 출발점으로, 핵에 있는 단백질을 도착점으로 잡고, 그 사이에 존재하는 다양한 가능 경로 중에서 단백질의 위치 정보를 가중치로 사용하여 그 중 최대 가능 경로를 찾도록 구현하였다. 이와 같은 pathway 모델링은 기존에 밝혀진 pathway와의 비교를 통해 알려지지 않은 새로운 경로를 발견하고, 이전에 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있고, 이미 알려진 단백질들의 새로운 기능들에 대해서도 추론할 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구에서는 우선 네트워크의 기본 이론을 소개하고, 이를 바탕으로 로봇의 궤적계획에 이용하기 위한 변수, 구속조건, 에너지를 정의하며, 네트워크가 국부적 최 소 상태에 빠지는 것을 방지하기 위하여 Temperature Adding을 이용한 적절한 가중치 조절로 작업 공간상에 장애물이 정지하고 있는 경우와 장애물이 움직이는 경우, 같은 작업 공간상에서 동시에 움직이는 두 대의 로봇들의 충돌회피문제 등 여러 종류의 궤 적 계획 문제에 적용시켜 보고자 한다. 이와같이 궤적계획 문제를 신경회로를 이용 하여 다루게 되면, 신경회로망의 링크수나 장애물의 변화등 상황의 변화에 따르는 복 잡한 모델링 전개가 필요 없어지고, 여유 자유도를 가지는 경우에도 별도의 성능지수 를 위한 인위적인 조작을 요구하는 알고리즘의 개발이 필요없이 스스로가 최소의 에너 지 상태를 찾아가게 되며, 병렬실(parallel processing) 계산방식으로 각 링크의 위치 를 동시에 구할 수 있게 되어 실시간 제어의 가능성을 제시하여 준다.
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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